改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案:当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。

基于泛逻辑学的模糊推理规则

本文首次提出了基于泛逻辑学的模糊推理,给出一般 FMP 推理、模糊条件语句推理以及多段模糊推理的泛逻辑学推理规则。

基于模糊推理规则的开关磁阻电机转子位置估算研究

由于电机间接转子位置角度估计方法中存在一定误差,采用一般的控制策略难以实现电机性能的良好控制。为了提高电机的转速控制精度和抑制转矩脉动,在分析开关磁阻电机的非线性数学模型的基础上,研究了模糊转子位置估算方法,提出了一种新的无位置传感器转子位置估算方法:基于模糊推理规则的转子位置估算,并对此方法的误差信号进行了分析。

柔性装配系统的模糊推理规则的生成方法

提出柔性装配系统的模糊推理规则的生成方法,利用神经网络的输入和输出生成模糊推理规则,本方法为多目标 优化设计中的人工干预提供了理论依据。

基于模糊推理规则的开关磁阻电机转子位置估算方法研究

文章在分析开关磁阻电机 Ψ-I-θ关系曲线的基础上 ,设计了一种新型采用模糊推理规则的电机间接转子位置估计方法。在电机运行的不同速度区间 (包括启动、低速和高速 )中 ,该方法均能对转子位置进行识别。由于转子位置估算过程中存在一定的误差 ,为了克服其对电机调速性能的影响 ,设计了电机模糊速度控制器 ,并采用了高速数字信号处理器作为控制单元用以实现对电机的速度控制。对 3 k W、8/6极、15 0 0

基于AFS方法的模糊推理规则

AFS(AxiomaticFuzzySets)方法是一种新的模糊数学分析方法,它是从问题的原始数据出发用统一的算法建立起来的,给出了一种全新的隶属函数定义.将这种新的方法与格贴近度综合起来分析数据库中的各种属性之间的关系,再结合多重模糊推理规则,得到了一个新的基于AFS方法的模糊推理方法.并由一个例子推出了一条模糊推理规则,该模糊推理规则与文章给出的表格中的原始数据以及人的直觉相接近,便于利用计算机分析数据库,以及进行数据挖掘.

模糊推理在医疗诊断系统中的应用

文章将模糊推理技术应用于医疗诊断系统中,直接从数据中提取有效的信息,应用各种推理方法相结合,最终建立一个完善的医疗诊断系统。

基于模糊推理的大伙房水库防洪调度方式研究

针对防洪调度方案生成为调度中的难点,以大伙房水库为例,结合调度实践经验,构建了基于模糊推理的水库防洪调度模型,研究了基于综合信息的水库防洪调度方式,通过不同频率设计洪水模拟调度,制定了基于未来24 h降雨预报、净雨预报、水库实时水位等面临时刻综合信息的模糊推理规则。模拟结果表明,该方案合理可行,为决策者提供了依据。

模糊推理系统在汽车温度调节中的应用研究

客观世界的知识表示一直是人工智能科学研究的热点。本文采用三角形和梯形隶属度函数来描述模糊的概念,建立了模糊推理系统的推理规则,利用模糊推理技术对汽车室内温度调节系统进行智能控制,解决了汽车室内温度难以控制的问题。

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战,基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型.进一步地,提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法.通过对医学图像进行配准试验来测试其性能,提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能.

基于模糊规则自适应弹性图像配准的视频跟踪

把形变视频跟踪看作一个动态图像配准问题,基于已有的模糊规则自适应学习弹性图像配准方法,提出了一个具有较好鲁棒性的视频跟踪算法。较之于一些经典的跟踪算法,提出的新算法显示出了更鲁棒的跟踪效果。

基于环境因素与模糊识别的太阳自动跟踪控制策略

提高太阳自动跟踪控制系统的运行稳定性和跟踪精度,需要考虑外界环境因素对系统的影响及选择适当的跟踪方式。目前,太阳自动跟踪系统普遍采用光电跟踪和程序跟踪相结合的混合跟踪方式,将光强值与光强阈值的差值作为切换跟踪方式的依据。当光强值趋近光强阈值时,会造成跟踪方式频繁的切换,该文针对该问题,以外界光强大小、光强变化和风速大小为特征目标,利用MATLAB中的模糊识别方法归类总结了天气情况和系统运行情况,建立了一种基于环境因素判断的模糊识别系统,通过仿真验证,得到了天气类型和系统的运行情况,仿真结果完全符合推理条件,并与计算所得结果基本一致。该研究为太阳自动跟踪系统的启停和跟踪方式的切换提供了可靠的理论支持,且具有较高的实用性和可行性。

一种模糊自适应图像水印算法的研究

提出了一种基于离散余弦变换 (DCT)的模糊自适应水印算法 .利用人类视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性 ,结合原始图像的特点 ,设计了二阶模糊控制器 ,建立了合理的模糊推理规则 ,根据图像的灰度值和块均匀度可以决定水印嵌入的强度 ,使之能够自适应于原始图像 .实验结果证明 ,算法在保证水印化图像质量的前提下 ,对一些常见的图像处理和噪声干扰具有良好的鲁棒性 .算法将二值图像作为水印 ,将模糊集合理论引入数字水印技术领域 ,有一定的实用价值和发展前景 .

交流永磁同步电机伺服系统模糊PID控制

分析了永磁同步电机(PMSM)在d-q轴的数学模型,结合传统PID控制和模糊PID控制的优点,根据永磁同步电机伺服控制系统随着负载变化或干扰因素影响,引起其对象特性参数或者结构发生改变,从而建立PID参数自调整的推理规则,设计了PMSM伺服控制系统的模糊PID参数自适应控制器。仿真结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性,对外界干扰具有较强的鲁棒性。

一类非线性系统的模糊自适应滑模输出反馈控制

针对一类非线性系统 ,提出一种新的模糊自适应滑模输出反馈控制方法 ,该方法不需要非线性系统的状态可测的假设。基于李亚普诺夫函数方法 ,给出了模糊自适应输出反馈控制律以及在线调节的参数自适应律 ,证明了模糊闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。

模糊关系在软件系统测试中的应用

基于黑盒技术在分布式软件系统测试中的应用 ,提出了系统位态和预期位态的概念 .在执行系统测试时 ,测试用例对系统位态具有控制作用 ,系统位态与相应的预期位态则表现出模糊性 ,运用模糊蕴涵逻辑进行研究得到了如下结果 :测试用例对预期位态的作用关系是模糊控制关系 ,其控制程度取决于软件的质量 ;基于这种模糊控制关系和模糊推理规则 ,得到了被测软件通过测试的标准值 ,使测试通过的判定得以量化 ;文中还得出了量化的系统测试通过准则 ,并将其应用于自动化测试工具的改进 ,有效地提高了测试效率 ,降低了测试成本 .

基于 RBF 网络的 Takagi-Sugeno 模糊控制器参数获取

ＲＢＦ网络是一种广泛应用的神经网络模型，而Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊推理规则是一种简化的模糊推理规则，两种方法的起源不同．文中分析了在一定条件下，ＲＢＦ网络与简化的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊推理规则的函数等效性，揭示了网络权值与推理规则参数的对应关系，从而为两种方法的互换使用奠定了理论基础．在此基础上，提出了使用ＲＢＦ网络在实时控制过程中为一些复杂的被控对象获取Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ型模糊控制器参数的方法．以ＲＢＦ网络作为控制器，在实时闭环控制过程中在线地修正网络权值，通过有限次的学习即可获得较优的网络权值，根据对应关系获得Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ型模糊控制器的规则参数．一混流式水轮机组的仿真结果证明了该方法的有效性．

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.

基于模糊变周期的电阻炉温度控制方法研究

为了优化电阻炉加温过程的动态特性,设计了基于模糊变周期积分分离PI算法的温度控制系统。首先,根据温度控制系统的特点选择双向可控硅过零触发方式,以减小对电网的污染和电磁干扰,并在此基础上构建了以MC9S12XEP100微处理器为核心的温度控制系统的硬件平台。其次,分析了控制周期对系统控制品质的影响,提出了基于模糊变周期的积分分离PI控制算法;根据温度控制系统的特点,设计了相应的隶属度函数和模糊推理规则,从而获得了合适的控制周期。最后,通过试验,对比分析了PI控制、积分分离PI控制和模糊变周期积分分离PI控制三种温度控制算法的温度阶跃响应和相关性能指标。试验结果表明,模糊变周期积分分离PI控制可以有效改善系统的动态特性。

遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定,而本文利用遗传算法,通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中,将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定系统参数的最优组合,由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明,该方法能够达到满意的预测精度,具有良好的实用前景。